Những "lời nói dối ngọt ngào" sau các số liệu thống kê tài chính

Đầu tháng 1 năm nay, trong 1 khách sạn ở Chicago, Campbell Harvey đã có bài phát biểu gây chấn động trước Hiệp hội Tài chính Mỹ (American Finance Association), cộng đồng nghiên cứu kinh tế tài chính hàng đầu thế giới. Ông chia sẻ để có được những bài báo đăng trên tạp chí, các nhà nghiên cứu phải khổ sở “tra tấn” các số liệu cho đến khi chúng “thú tội”, sau rất nhiều bài test mới có thể tìm ra được một phát hiện được cho là quan trọng về mặt số liệu thống kê. Vị giáo sư của ĐH Duke nói: “Không may là những phương pháp kiểm nghiệm cơ bản của chúng tôi khá nghèo nàn để có thể trả lời những câu hỏi đã đề ra. Chúng tôi không phải là những người bán hàng mà chính là những nhà khoa học!”

Thế giới đầu tư cũng đang gặp phải vấn đề của giới hàn lâm mà Harvey đề cập đến. Các sản phẩm bao phủ gần như toàn bộ thị trường (ví dụ như các quỹ ETF) đang được dựng lên bằng chính những phương pháp thống kê có đầy lỗ hổng mà Harvey đã nói đến. Trong 1 nghiên cứu thực hiện cùng người đồng nghiệp Yan Liu năm 2014, Harvey cho rằng hầu hết các nghiên cứu trong giới tài chính đều sai, đồng nghĩa một nửa các sản phẩm tài chính mà các công ty bán cho khách hàng cũng sai.

Hầu hết chúng ta đều lờ mờ cảm nhận thấy các quỹ đầu tư thu mức phí cao chót vót nhưng không chắc sẽ đem lại những kết quả tốt hơn so với việc bạn ném phi tiêu để chọn cổ phiếu theo may rủi.

Vấn đề cốt lõi ở đây là rất khó để đánh bại thị trường nhưng mọi người vẫn miệt mài cố gắng để đạt được điều đó. Hệ thống máy tính siêu mạnh cho phép bạn thử hàng nghìn, thậm chí hàng triệu chiến lược giao dịch. Theo phương pháp cơ bản, bạn kiểm tra liệu 1 chiến lược có hoạt động hiệu quả hay không bằng cách áp nó vào các giai đoạn thăng trầm khác nhau của thị trường (khoảng 20 năm gần nhất). Tuy nhiên, phương pháp này có thể trở thành 1 sai lầm tệ hại.

Có lần kết quả phân tích số liệu cho thấy thứ dự đoán tốt nhất về chỉ số S&P 500 lại là hoạt động sản xuất bơ ở Bangladesh. Truyện tranh online Xkcd của tác giả Randall Munroe đem lại câu chuyện minh họa hoàn hảo cho điều này. Trong truyện có 1 nhân vật nữ quả quyết rằng kẹo jelly bean gây ra mụn. Khi test trên số liệu cho thấy không có bằng chứng nào về tác hại này, cô lại thay đổi kết luận rằng còn phụ thuộc vào vị kẹo nữa. 20 vị kẹo được đem đi kiểm tra và 19 vị cho kết quả không liên quan. Tình cờ là có 1 vị cho thấy hệ số tương quan khá cao giữa lượng tiêu thụ và hiện tượng nổi mụn. Cuối cùng, 1 bài báo trên trang nhất chạy dòng tít: “Kẹo jelly bean màu xanh khiến bạn nổi mụn! Chắc chắn 95%, chỉ có 5% là trùng hợp ngẫu nhiên”.

Khi nghiền ngẫm số liệu tài chính, các nhà nghiên cứu có thể bắt gặp quá nhiều điều bất thường trong quá trình tìm kiếm xu hướng thật sự đem lại tiền bạc. Họ có nhiều thời kỳ, nhiều bộ cổ phiếu, hoặc thậm chí là nhiều phương pháp thống kê để nghiên cứu. Thực hiện đủ các bài test, hoặc có khi chỉ tình cờ, bạn cũng có thể tìm ra được kết luận mà mình mong muốn.

Harvey gọi việc “tra tấn” số liệu là “p-hacking”, nhại theo từ p-value trong khoa học thống kê (“p-value” hay “giá trị p” là mức ý nghĩa nhỏ nhất mà tại đó kiểm định có ý nghĩa). Cũng có thể hiểu từ này có nghĩa giống với data-snooping, data mining (đào bới dữ liệu), tức là kết quả bạn có được chỉ là tình cờ chứ không chắc sẽ đúng. Bạn càng đào bới quá khứ sâu hơn, càng có khả năng tìm thấy những xu hướng mà mình ưa thích nhưng đó không phải là xu hướng đúng.

Trên phố Wall, thậm chí các công ty chẳng phải sử dụng đến kỹ thuật này mà vẫn có thể kiếm bộn tiền nhờ kỹ năng chọn cổ phiếu. Ngày nay, p-hacking còn hiếm hơn khi mà có rất ít quỹ đánh bại được 1 quỹ chỉ số có chi phí thấp.

Các quỹ chỉ số có chi phí rất thấp bởi vì họ không phải thuê những chuyên gia chọn cổ phiếu với mức giá đắt đỏ. Tuy nhiên, chúng không hoàn hảo. Tỷ trọng của cổ phiếu trong rổ được xác định theo giá trị vốn hóa. Khi 1 cổ phiếu tăng nóng vì bất cứ lý do gì, quỹ chỉ số sẽ tăng lượng mua vào dù đó có thể không phải là lựa chọn sáng suốt nhất.

Câu trả lời của phố Wall nằm ở phương pháp đầu tư hợp mốt nhất hiện nay: smart beta. Tính đến cuối tháng 2, có hơn 500 tỷ USD được rót vào các quỹ ETF Mỹ sử dụng smart beta (theo số liệu của Bloomberg). “Beta” là từ lóng ám chỉ lợi nhuận mà bạn thu được khi sở hữu 1 phần của thị trường (ví dụ như 1 quỹ mô phỏng chỉ số), còn từ “smart” mang ý nghĩa loại bỏ mối liên quan đến giá trị vốn hóa.

Do đó, khi theo chiến lược smart beta, tỷ trọng cổ phiếu trong danh mục sẽ được điều chỉnh, không phải dựa theo giá trị vốn hóa mà có thể dựa theo nhiều yếu tố, từ doanh thu đến giá trị sổ sách hay “chất lượng” (dựa trên lý thuyết cho rằng những công ty được quản lý tốt sẽ có cổ phiếu diễn biến tốt).

Tuy nhiên, trong cuộc đua giành giật tiền của nhà đầu tư, các nhà quản lý quỹ lại quá sáng tạo, và sự sáng tạo khiến thành công không đồng đều. Năm 2012, Vanguard tính toán rằng các quỹ ETF thường đem lại lợi suất năm cao hơn 10% so với mức trung bình của thị trường trong 5 năm đầu và thấp hơn 1% trong 5 năm tiếp theo. Những chiến lược phức tạp nhất lại không hiệu quả.

Trong giới đầu tư đã nổ ra cuộc tranh luận về việc trường phái đầu tư nào hiệu quả hơn. AQR Capital Management, quỹ ban đầu là 1 quỹ đầu cơ áp dụng các thuật toán, mới đây đã tăng trưởng rất nhanh nhờ quản lý các quỹ smart beta. AQR tập trung vào “các nhân tố” như chất lượng và các lực tác động mà theo nó sẽ tạo ra kết quả đáng tin cậy. Nhà sáng lập của AQR là 1 tỷ phú. Tuy nhiên, Rob Arnott – CEO của Research Affiliates là đối thủ của AQR, lại cho rằng AQR đã lạm dụng “đào bới dữ liệu”.

Những cuộc tranh luận kiểu như vậy vẫn chưa đi đến hồi kết. Nhưng chúng ta có thể áp dụng 1 câu châm ngôn dù đã cũ nhưng lúc nào cũng đúng: nếu các nhà quản lý tài sản và chuyên gia tài chính siêu thông minh và có thể dự đoán chính xác, tại sao họ không phải là những người siêu giàu? Kiếm được nhiều tiền nhất lại là những công ty phớt lờ các lý thuyết tài chính.

Renaissance Technologies – quỹ đầu tư được coi là “cỗ máy in tiền vĩ đại nhất thế giới” với lợi suất vượt trội – tuyển dụng phần lớn là các nhà toán học và chuyên gia vật lý chứ không phải 1 tiến sĩ tài chính. Two Sigma Investments thì được điều hành bởi các nhà khoa học máy tính và toán học. D.E. Shaw được thành lập bởi 1 nhà sinh vật học.

Harvey cho rằng ngành tài chính đang bị tụt hậu so với các ngành khác trong việc đảm bảo chắc chắn rằng các phát hiện đúng đắn về mặt số liệu. Bài phát biểu của ông khiến nhiều người phật ý, nhưng Harvey không cảm thấy phiền lòng vì điều đó. “Để ngành tài chính tiến xa hơn, đôi lúc bạn phải sẵn sàng chấp nhận chuyện bị người ta ghét”, ông nói.